At køre Deepseek på stedet involverer flere faktorer, der påvirker energiforbrugsomkostningerne. Her er en detaljeret sammenbrud af disse faktorer, og hvordan de bidrager til de samlede energiudgifter:
1. Energieffektivitet af Deepseek-hardware: Deepseek er kendt for sine energieffektive systemer, der forbruger markant mindre strøm sammenlignet med andre AI-udbydere. For eksempel bruger dybseek -servere ca. 1,2 kWh til intensiv arbejdsbelastning, mens lignende systemer muligvis bruger op til 1,8 kWh [1]. Denne effektivitet kan føre til betydelige besparelser i energiomkostninger, især for datacentre, der opererer kontinuerligt.
2. skalerbarhed og modulopbygget design: Deepseeks skalerbare infrastruktur giver virksomheder mulighed for at starte med mindre opsætninger og udvide efter behov. Denne modulære tilgang hjælper med at undgå unødvendige forhåndsinvesteringer i hardware, som også kan reducere det samlede energiforbrug ved at sikre, at kun nødvendige komponenter er drevet [1]. Derudover kan evnen til at opgradere individuelle komponenter som GPU'er i stedet for at udskifte hele systemer yderligere reducere energiforbruget og omkostningerne.
3. Optimeret inferens og træning: Deepseeks arkitektur, der inkluderer en blanding af eksperter (MOE) -rammer og latent opmærksomhed i flere hoveder (MLA), optimerer beregningspræstation og reducerer strømforbruget [6]. Denne optimering er afgørende for at opretholde høj ydeevne, samtidig med at energiforbruget minimeres under både trænings- og inferensfaser.
4. Hardwarekrav: Kørsel af dybseek-modeller kræver betydelige beregningsressourcer, herunder avancerede GPU'er og betydelig RAM. For eksempel kan en opsætning med en dobbelt EPYC CPU og 384 GB RAM køre visse versioner af Deepseek uden en GPU, men mere kraftfulde modeller som DeepSeek-R1 kræver betydelig GPU-effekt [8] [9]. Omkostningerne ved AI-accelerationshardware til DeepSeek-R1 kan være omkring $ 250.000, og at køre sådanne modeller på stedet vil forbruge betydelig energi [9].
5. Sammenligning med cloud-tjenester: Mens du kører Deepseek på stedet tilbyder fuld kontrol over data og kan være omkostningseffektiv på lang sigt, kan brug af skytjenester som Azure muligvis give et alternativ med potentielt lavere forhåndsomkostninger. Cloud Services pådrager sig løbende driftsudgifter, herunder energiomkostninger indirekte overført gennem servicegebyrer [9].
6. Reduktion af energiforbrug: Deepseeks energieffektivitet kan reducere strømforbruget med 50% til 75% sammenlignet med konkurrenter, hvilket er særlig fordelagtigt for store implementeringer [4]. Denne effektivitet sænker ikke kun driftsomkostninger, men bidrager også til en mere bæredygtig AI -løsning.
Sammenfattende, mens de kører dybseek på stedet kan være omkostningseffektiv på grund af dets energieffektive design og skalerbar infrastruktur, forbliver den oprindelige investering i hardware og løbende energiomkostninger betydelige. Valget mellem implementering og skytjenester på stedet afhænger af specifikke organisatoriske behov, herunder datasikkerhed, skalerbarhedskrav og budgetbegrænsninger.
Citater:
)
[2] https://www.oneclickitsolution.com/centerofexcellence/aiml/deepseek-models-minimum-system-requirements
[3] https://www.reddit.com/r/ollama/comments/1i9zv0u/deepseek_r1_webui_energy_costs/
)
[5] https://www.reddit.com/r/localllm/comments/1i6j3ih/how_to_install_deepseek_what_models_and/
[6] https://www.n-ix.com/deepseek-explained/
[7] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-interprise-on-premise
[8] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-r1/discussioner/19
)